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マラリアの罹患率と死亡率は、大規模な制御努力により世界的に大幅に減少していますが、この病気は依然として主な貢献者です。ザンビアでは、すべての州はマラリア風土病です。ただし、伝送の強度は、主にベクターと相互作用する環境要因によって異なります。一般的にアフリカでは、おそらく使用されたさまざまな視点と方法により、マラリアリスク決定要因の相対的な重要性にはばらつきがあります。ザンビアでは、マラリアの症例率での気候的要因が果たす役割は、モデリングで堅牢な方法を使用して空間と時間の組み合わせで決定されていません。これは、2010年以降のマラリア削減の逆転と伝送ゾーンによる変動を考慮すると、重要です。地質順応性または構造化された添加剤セミパラメトリックポアソン回帰モデルを使用して、ザンビアの4つの固有の県におけるマラリア発生率に対する気候因子の影響を決定しました。マラリアの発生率と降水量、ならびに最低温度との間に強い正の関連性を示します。マラリアのリスクは、ルサカで95％低く（ARR = 0.05、95％CI = 0.04-0.06）、西部州では68％低い（ARR = 0.31、95％CI = 0.25-0.41）。北西部の州は、ルアプラ州によって異なりませんでした。地理的領域の効果は、4つの州の最小温度と最大温度のユニークな行動と効果によって明確に実証されています。都市化された場所の風景などの環境要因も役割を果たしている可能性があります。
マラリアの罹患率と死亡率は、大規模な制御努力により世界的に大幅に減少していますが、この病気は依然として主な貢献者です。ザンビアでは、すべての州はマラリア風土病です。ただし、伝送の強度は、主にベクターと相互作用する環境要因によって異なります。一般的にアフリカでは、おそらく使用されたさまざまな視点と方法により、マラリアリスク決定要因の相対的な重要性にはばらつきがあります。ザンビアでは、マラリアの症例率での気候的要因が果たす役割は、モデリングで堅牢な方法を使用して空間と時間の組み合わせで決定されていません。これは、2010年以降のマラリア削減の逆転と伝送ゾーンによる変動を考慮すると、重要です。地質順応性または構造化された添加剤セミパラメトリックポアソン回帰モデルを使用して、ザンビアの4つの固有の県におけるマラリア発生率に対する気候因子の影響を決定しました。マラリアの発生率と降水量、ならびに最低温度との間に強い正の関連性を示します。マラリアのリスクは、ルサカで95％低く（ARR = 0.05、95％CI = 0.04-0.06）、西部州では68％低い（ARR = 0.31、95％CI = 0.25-0.41）。北西部の州は、ルアプラ州によって異なりませんでした。地理的領域の効果は、4つの州の最小温度と最大温度のユニークな行動と効果によって明確に実証されています。都市化された場所の風景などの環境要因も役割を果たしている可能性があります。
Although malaria morbidity and mortality are greatly reduced globally owing to great control efforts, the disease remains the main contributor. In Zambia, all provinces are malaria endemic. However, the transmission intensities vary mainly depending on environmental factors as they interact with the vectors. Generally in Africa, possibly due to the varying perspectives and methods used, there is variation on the relative importance of malaria risk determinants. In Zambia, the role climatic factors play on malaria case rates has not been determined in combination of space and time using robust methods in modelling. This is critical considering the reversal in malaria reduction after the year 2010 and the variation by transmission zones. Using a geoadditive or structured additive semiparametric Poisson regression model, we determined the influence of climatic factors on malaria incidence in four endemic provinces of Zambia. We demonstrate a strong positive association between malaria incidence and precipitation as well as minimum temperature. The risk of malaria was 95% lower in Lusaka (ARR=0.05, 95% CI=0.04-0.06) and 68% lower in the Western Province (ARR=0.31, 95% CI=0.25-0.41) compared to Luapula Province. North-western Province did not vary from Luapula Province. The effects of geographical region are clearly demonstrated by the unique behaviour and effects of minimum and maximum temperatures in the four provinces. Environmental factors such as landscape in urbanised places may also be playing a role.
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